创业就是逆水行舟

最近特别忙,接了一个大单,N多小单,忙的一塌糊涂根本没时间更新公众号,这里特别感谢不离不弃的老铁,以前我的重心都放在经营平台上了,最近发生了一些事情让我明白,你有他有不如自己有,这里分享2个事情。

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关于平台的经营

之前遇到项目需要寻找合作伙伴我都是在社区平台寻找,这个平台以远程机会多闻名,我在上面找了几次并不是多理想,原因有2个:

鱼龙混杂标准不一

社区要求发布招聘或者项目合作必须标注工作方式和待遇,本是一件好事奈何执行很差,有时候项目着急难免在发帖的时候没有太注意细节,被删帖2次我也没意见,后来我发现细节不写的帖子不要太多,根本就没有管理员在管理。这难道是灯下黑?双标?平台完全可以优化一下发帖流程统一标准,非要靠人性来约束

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很多接单的伙伴心态不正常

目前我接到的单子折合成日单价都是1000左右,1000以内的居多,也许是我肤浅了。在和新伙伴勾兑之前我都明确表达了自身的项目诉求和单价,换来的不是良好的沟通,是讽刺、挖苦、周末不上班......

总之如同大爷傲慢的多,靠谱的少。不知道是社会对IT行业有误解,还是这些个程序员太高端,如果真有折合成日单价1000乃至更高的项目,恐怕竞争激烈程度难以想象。

客户的经营

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我是从0开始创业,没有任何客户,也没有投入多少资金,仅仅买了一个书桌,一个额外的显示器,占用了家里的一角就开始了创业之旅。

第一个客户我都没好意思收定金,直接从0开始按照客户的诉求调试代码,断断续续维护了半年,4000块的项目最终只收到了3000无奈烂尾了。项目验收人是外企的一名在华员工,系统做好以后因为端午节,再加上负责人休假,足足延迟了半个月也没见验收,无奈放弃了。

后面的客户就慢慢好起来了,没有定金的项目坚决不开发,每一位新客户在合作过程有磨合,却没有发生项目烂尾,尾款收不到的情况了。不过这里要额外分享的是:每一次接洽新客户都是从痛苦开始,懂得都懂哈。经过不断修正和调整最终实现客户所求,圆满结束拿到尾款。

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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